AMD FSR 2.0 vs DLSS : premières conclusions

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FidelityFX Super Resolution 2.0 ( AKA FSR 2.0 ) est la deuxième évolution d’AMD permettant d’offrir une technologie de mise à l’échelle du jeu pour concurrencer le DLSS de Nvidia. Dans les deux cas, FSR comme DLSS sont une technique de rendu vidéo qui cherche à augmenter les fréquences d’images en rendant les images à une résolution inférieure à celle affichée. Alors y’a t-il un match FSR 2.0 vs DLSS ?

FSR 2.0 vs DLSS

FSR 2.0 VS DLSS : les vraies différences

La différence fondamentale avec la technologie Nvidia c’est tout simplement que FSR 2.0 est agnostique…Il ne dépend pas du hardware quoi 😉 . Là où la techno Nvidia nécessite une carte graphique RTX pour accélérer l’apprentissage en profondeur afin de mettre au mieux à l’échelle les images afin qu’elles soient aussi nettes que prévu à la résolution native; AMD lui se moque du modèle de votre carte et encore plus de sa marque. Ce qui veut dire concrètement que vous pouvez obtenir une amélioration de la résolution de votre jeu aussi bien avec une Vega64 qu’une GTX 1060 ou une RTX 3080 !

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Et c’est bien là tout l’enjeu pour AMD. Tout d’abord comme Freesync, les rouges tentent de pousser une technologie gratuite et ouverte pour appuyer là où ça fait mal par contraste avec G-Sync et DLSS chez Nvidia. Mais il ne faut pas oublier que les verts ont été les premiers à injecter cette technologie de mise à l’échelle et qu’elle a été un argument de vente clé pour les GPU RTX.

FSR 2.0 vs DLSS

D’un point de vue technologique, nous l’avons vu plus haut, DLSS adopte une approche basée sur l’IA à source fermée, qui nécessite des instructions spécifiques exclusives capables d’être traitées et accélérées par du matériel à base Tensor de Nvidia ( donc une RTX ). Le FSR 2.0 d’AMD se passe totalement de l’IA, mais utilise plutôt un algorithme réglé à la main qui est open-source et prend en charge une large gamme de matériel, aussi bien les dernières RTX que des cartes de plus de 5 ans.

Et les résultats dans tout ça ?

La première occasion d’évaluer FSR 2.0 est venue avec Deathloop, un jeu qui prend également en charge FSR 1.0 et DLSS. Il est régulièrement cité, y compris par Nvidia, comme l’un des meilleurs exemples de la technologie DLSS produisant une image “meilleure que native”.

Nos confrères de Techspot ont effectué une série de tests sur un système de test Ryzen 9 5950X équipé de 16 Go de mémoire DDR4-3200 à faible latence. Les cartes vidéos utilisées disposaient tous des derniers drivers respectifs.

  • RX 570 4Go ( une carte de 2017 )
  • Vega 64
  • GTX 1650
  • GTX 1070Ti
  • RX 5500 XT 8 Go
  • RX 5700 XT
  • RTX 2060
  • RTX 2080
  • RTX 3060 Ti
  • RX 6800 XT
  • RTX 3080

Dans toutes les situations, l’utilisation de FSR 2.0 a amélioré les performances. Evidemment, la puissance pure de votre GPU va conditionner le résultat. Des cartes comme la RX 570 et la GTX 1650 Super prennent simplement plus de temps pour traiter FSR 2.0, ce qui entraîne des améliorations de performances plus limitées. Mais même pour ces “vieilles” cartes, on peut envisager une amélioration des performances de 10 à 20%. Concernant les cartes Nvidia RTX, les performances FSR 2.0 se rapprochent de DLSS en utilisant des paramètres de qualité équivalents. Néanmoins il est constaté que DLSS fonctionne généralement mieux ( jusqu’à 12 %, ce qui est le meilleur écart constaté avec une RTX 2080 ). Il est ainsi évident que les propriétaires de GPU RTX Nvidia ont tout intérêt à continuer d’utiliser DLSS, pour le petit avantage en termes de performances et aussi parce que dans certaines situations, il offre également une meilleure qualité d’image.

FSR 2.0

Evidemment, les résultats qui permettent de tirer cette conclusion sont tirés d’un seul jeu. Il faudra donc augmenter le spectre des tests. Mais le travail effectué par Techspot permet de conclure qu’AMD est maintenant au niveau de Nvidia sur cette technologie. Que les rouges offrent un coup de main “gratuit” aux possesseurs de cartes jusque là incapables d’exécuter le DLSS…Et ça mérite tout de même d’être salué.

 

 

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